【摘要】：變形監(jiān)測(cè)是監(jiān)測(cè)變形體變形的有效手段,通常是處理變形信息,分析變形體變形狀態(tài),預(yù)測(cè)變形體未來(lái)變形情況。由于影響變形體變形的因素有很多,導(dǎo)致變形具有非線性、模糊性和不確定性的特點(diǎn)。這些特點(diǎn)導(dǎo)致在變形預(yù)測(cè)時(shí),傳統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際情況相差較大,從而需要引入其他合適的模型。廣義回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GRNN)是徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種變化形式,很適合用來(lái)解決非線性問(wèn)題。GRNN模型的平滑因子決定了預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)的精度,對(duì)于平滑因子的選取一般有兩種辦法:試驗(yàn)法和群體智能優(yōu)化算法。試驗(yàn)法需要經(jīng)過(guò)一次次盲目選取不同的平滑因子,經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,在已知的候選值里面選取最優(yōu)秀的平滑因子,這樣導(dǎo)致浪費(fèi)大量的時(shí)間得到的最優(yōu)值精度不一定很高。果蠅優(yōu)化算法(FOA)是一種新型的群體智能優(yōu)化算法,通過(guò)果蠅覓食時(shí)嗅覺(jué)記憶和視覺(jué)記憶協(xié)同作用,可以快速準(zhǔn)確的幫助果蠅找到食物。FOA對(duì)于參數(shù)優(yōu)化性能很好,很適合應(yīng)用于全局尋優(yōu)。本文研究?jī)?nèi)容總結(jié)如下:(1)在論述了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理論與RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型理論基礎(chǔ)上,詳細(xì)分析了GRNN模型的算法理論、算法結(jié)構(gòu)、模型特點(diǎn)及網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的方法和GRNN模型在變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用。(2)通過(guò)對(duì)遺傳算法(GA)的理論和差分進(jìn)化算法(DE)的理論分析,對(duì)比了GA,說(shuō)明DE優(yōu)于GA。通過(guò)實(shí)驗(yàn)分析,利用FOA的理論與算法步驟,分析了FOA算法中群體規(guī)模、群體初始位置、搜索步長(zhǎng)、味道濃度判定值、迭代次數(shù)等參數(shù)對(duì)模型最優(yōu)值搜索的影響。(3)FOA研究:從搜索半徑、優(yōu)化解生成機(jī)制、果蠅飛行策略、多種群合作搜索和組合算法等方面分析已有的改進(jìn)果蠅優(yōu)化算法。提出用DE改進(jìn)FOA,并且添加一個(gè)逃逸系數(shù)得到一個(gè)新的改進(jìn)模型(DEFOA),經(jīng)過(guò)實(shí)驗(yàn)函數(shù)驗(yàn)證,DEFOA在全局尋優(yōu)方面優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)FOA。(4)針對(duì)GRNN模型中平滑因子取值的問(wèn)題,提出用FOA來(lái)優(yōu)化GRNN模型中的平滑因子,得到FOA-GRNN模型。但在全局尋優(yōu)過(guò)程中,FOA由于搜索機(jī)制的原因,果蠅都飛向味道濃度最優(yōu)處,因此容易陷入局部極值,進(jìn)而用DEFOA優(yōu)化GRNN模型得到DEFOA-GRNN模型。通過(guò)工程實(shí)例驗(yàn)證,DEFOA-GRNN模型預(yù)測(cè)精度要高于FOA模型和FOA-GRNN模型,適合變形監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。
【圖文】：

果蠅種群數(shù)5得到的搜索路徑

果蠅種群數(shù)10得到的搜索路徑
【學(xué)位授予單位】：長(zhǎng)安大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TU196;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2677836